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把相似的对象分组：无监督学习方法，根据相似度把对象分成不同的簇。

用数据判断假设是否成立：提出原假设和备择假设，用统计量判断是否拒绝原假设。

模拟蚂蚁觅食的优化算法：蚂蚁通过信息素找到最短路径，模拟这个过程解决复杂优化问题。

模拟生物进化的优化算法：通过选择、交叉、变异操作，在解空间中搜索最优解，适合复杂优化问题。

剥开类比与惯例，回到最基本的不可再分的事实，从那里重新推理——别人告诉你「是什么」，你问「能是什么」。

如果多个解释都能说明同一现象，优先选择假设最少的那个——如无必要，勿增实体。

一个观念的「真理性」取决于它的实际效果——有用就是真理，能解决问题就是好理论。

对一切断言保持质疑，要求证据——不是否定一切，而是「不轻易相信，除非有充分理由」。

把复杂系统拆解成最小组成部分来理解——理解了零件，就能理解整体。

整体大于部分之和——系统的属性不能通过单独研究部分来完全理解，必须看整体和互动。

无解双向博弈死局：用自指回答让规则执行者陷入逻辑矛盾，无论如何选择都会自相矛盾。

全能者能否造出自己搬不动的石头？正反答案都会推翻「全能」设定，专门击破闭环绝对规则。

依靠已知现象和结局反向拆解背后的布局、规则与起因——从「是什么」反推「为什么」。

把时间拉长：关注长期价值而非短期得失，相信时间的复利和正确方向的力量。